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进博会技术装备馆三菱电机展台有个演示：扫码、输入图案，一笔订单进入工业 AI 平台的 12 个 Agent 协同网络。物料齐套 Agent 核对库存与排程，生产调度 Agent 在多台机台间动态分配并应对插单，热压工艺 Agent 按图案复杂度推荐温度、压力与保压时间，质量检测 Agent 盯一次通过率，出货 Agent 统筹装盒与物流。
这个演示高明在哪
它没有讲算力、没有讲参数，讲的是一个订单怎么在工厂里走完。观众看得懂，因为拼豆是实物，拿到手就知道做没做对。
工业 AI 的展示常年陷入两个极端：要么是机械臂挥来挥去，要么是屏幕上的曲线图。把全链路压缩成一个小物件，是很少见的表达方式。
12 个 Agent 的分工值得细看
注意每个 Agent 都对应一个明确职能，而不是一个大模型包揽全部。这种拆分方式在工程上更现实：不同职能的数据源、权限、评价标准完全不同，混在一个模型里没法调优，也没法定位错误。
另一侧的光模块
展台另一侧是一颗等比放大的 800G 光模块爆炸模型，讲半导体封装、精密光学与电子组装。AI 算力让光模块成了数据中心的血管。
两个展品放在一起，主题就出来了：AI 的尽头是制造。算力的需求拉动光模块，光模块的产能靠精密制造，精密制造靠工业自动化。
给制造业的启示
别一上来追求通用智能。先把订单、物料、工艺、质检、出货这几个环节的数据打通，每个环节上一个窄而准的模型，比一个什么都会一点的模型有用得多。
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